[Kubeflow Notebooks] Jupyter TensorFlow Examples

Kubeflow 노트북에서의 Jupyter와 Tensorflow 사용 예제

Mnist Example

(tensorflow/tensorflow - mnist_softmax.py 에서 각색)

1. Jupyter와 Tensorflow가 설치된 container image를 선택해서 노트북 서버를 생성하세요.
2. Python 3 노트북 생성을 위해 Jupyter 인터페이스를 사용하세요.
3. 아래 코드를 복사, 붙여넣으세요.

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05).minimize(cross_entropy)

sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()

for _ in range(1000):
  batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
  sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print("Accuracy: ", sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

4. 코드를 실행하세요. 수 많은 Tensorflow의 WARNING 메세지와 훈련 정확도를 보여주는 다음과 같은 라인이 표시되어야 합니다.

Accuracy:  0.9012